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交互設計趨勢——技術、倫理與人文的深度融合

杰睿 行業(yè)趨勢

 

基于當前成果與行業(yè)動向,交互設計未來將呈現以下核心趨勢,推動數字體驗向更智能、包容、可持續(xù)的方向發(fā)展:
趨勢一:多模態(tài)交互融合邁向“無感化”,打破傳統(tǒng)輸入邊界 現有成果如車載多模態(tài)系統(tǒng)、智能家居無界面設計已展示雛形,未來交互將更少依賴顯式指令(如點擊、語音),轉而通過生物信號(腦電波、心率)、環(huán)境感知(溫度、濕度)、行為模式分析等實現“無意識交互”。例如,設備可自動識別用戶情緒變化調整服務,或通過觸覺反饋替代視覺提示,降低認知負荷。腦機接口技術(BCI)的突破可能讓“意念控制”走入日常生活,但需同步解決隱私與倫理風險。
趨勢二:AI驅動的“自適應交互”,從千人一面到千人千面 現有AI無障礙游戲方案與個性化推薦系統(tǒng)證明,AI可動態(tài)適配不同用戶需求。未來交互系統(tǒng)將基于用戶生理數據(如視力、聽力)、行為習慣(如左利手偏好)、甚至實時心理狀態(tài),實時調整界面布局、交互方式與反饋強度。例如,老年人設備自動簡化操作流程,兒童模式增強視覺引導,情緒低落時減少干擾信息——交互設計從“標準化”轉向“動態(tài)個性化”。
趨勢三:倫理與隱私設計成為核心準則,構建“可信交互” 隨著AI與傳感器滲透生活,數據濫用與算法偏見風險加劇。未來交互設計需嵌入隱私保護機制:如本地化數據處理、用戶可控的透明度界面、反歧視算法設計。例如,智能家居默認匿名化數據,用戶可隨時查看設備決策邏輯;腦機接口設備強制要求用戶授權協議,避免思維信息泄露。交互設計需從“功能優(yōu)先”轉向“責任優(yōu)先”,建立用戶與技術間的信任關系。
趨勢四:情感化設計深化,技術成為情感共鳴的橋梁 紐約時報的VR新聞與游戲的情感化敘事表明,交互設計正從“工具理性”走向“情感價值”。未來將結合情感計算與生成式AI,創(chuàng)造更具共情力的體驗:虛擬助手通過微表情與語調模擬真實情感,醫(yī)療設備通過交互緩解患者焦慮,教育工具通過情感反饋增強學習投入感。技術不再僅是效率工具,而是成為情感連接的中介。
趨勢五:跨現實交互重構空間邊界,虛實融合創(chuàng)造新場景 當前VR/AR技術已在新聞、游戲領域突破,未來將進一步滲透至工作、社交與醫(yī)療。例如,遠程協作中通過AR實現虛實疊加的團隊討論,虛擬試穿結合觸覺反饋提升購物體驗,醫(yī)療手術訓練通過VR+力反饋設備模擬真實操作。交互設計需解決虛實信息無縫切換、空間感知一致性問題,打破物理與數字空間的割裂。
趨勢六:包容性設計從“特殊需求”走向“普遍設計” 視障游戲方案與老齡化智能家居的成功啟示:為邊緣群體設計往往能創(chuàng)造更普適的價值。未來交互設計將默認考慮全人群需求,例如,語音交互同時支持方言與多語言,界面自動適配不同視力與認知能力,公共服務設備集成輔助技術。包容性設計將成為產品創(chuàng)新的起點而非附加選項。
趨勢七:可持續(xù)交互設計貫穿產品生命周期,推動綠色轉型 “綠能管家”APP與節(jié)能智能家居體現交互設計在環(huán)保中的潛力。未來趨勢包括:通過行為引導減少能源浪費;設計可拆卸、模塊化的硬件交互組件,延長設備壽命;利用交互界面引導用戶參與回收流程;甚至通過碳足跡可視化激發(fā)集體環(huán)保行動。交互設計將成為可持續(xù)生活方式的“催化劑”。
 
技術革新與人文關懷的雙輪驅動 交互設計正站在新的轉折點:技術能力(如AI、腦機接口)不斷突破邊界,但核心價值始終回歸“人”。未來優(yōu)秀的設計將平衡效率與人性化,兼顧創(chuàng)新與倫理,讓技術真正服務于不同背景、不同需求的人群。設計師需以更廣闊的視野,將社會責任、情感連接、可持續(xù)理念注入每一次交互決策中,推動數字世界與現實生活的更美好融合。

蘭亭妙微(m.73404.com.cn )是一家專注而深入的界面設計公司,為期望卓越的國內外企業(yè)提供卓越的大數據可視化界面設計B端界面設計桌面端界面設計APP界面設計圖標定制用戶體驗設計交互設計UI咨詢高端網站設計平面設計,以及相關的軟件開發(fā)服務,咨詢電話:01063334945。我們建立了一個微信群,每天分享國內外優(yōu)秀的設計,有興趣請加入一起學習成長,咨詢及進群請加藍小助微信ben_lanlan。

界面設計 | 大屏設計 | Shipp-Logistics 交付管理應用 / UI/UX 設計

杰睿 大數據可視化設計文章及欣賞

Shipp-Logistics 交付管理應用 / UI/UX 設計

Shipp-Logistics 是一款面向中小型物流公司的交付管理應用,旨在提升配送效率、簡化任務分配流程,并為司機提供清晰、可操作的任務指引。

本項目從用戶研究出發(fā),圍繞“調度員-司機”雙端交互流程,設計了完整的任務創(chuàng)建、路線規(guī)劃、實時追蹤與狀態(tài)回報機制。UI風格采用模塊化信息呈現+中性色調,兼顧操作高頻與環(huán)境復雜下的可讀性與點擊效率。

關鍵設計亮點包括:

用戶體驗設計中微投入設計:用戶不知不覺付出的 3 種方式

杰睿 用戶研究

——拆解《Hooked》模型中的行為慣性構造策略
 

一、問題本質:留存不是靠激勵,而是靠“心理鎖定”

在互聯網早期,用戶活躍靠紅包、優(yōu)惠券、簽到送禮,但代價高、復購差。
隨著《Hooked》模型的廣泛傳播,越來越多設計師開始意識到:
真正能形成行為慣性的,不是獎勵刺激,而是用戶對系統(tǒng)產生的“心理鎖定”
而這類鎖定,很大程度來自一種你意識不到的過程:微投入(Micro-Investment)

二、什么是“微投入”?為什么它會讓人留在系統(tǒng)中?

在《Hooked》模型中,Investment 階段強調:“用戶的投入行為,將增強下一次觸發(fā)的可能性。” 但大多數產品不會等用戶“全情投入”才給反饋,而是在設計上預埋“低認知負荷”的輕度操作行為,讓用戶在不設防的狀態(tài)下完成“自我綁定”
我們稱之為——微投入(Micro-Investment)
用戶在交互中不經意完成的、低成本但可沉淀的行為,這些行為并非直接追求結果,卻增強了用戶的參與路徑依賴。

三、三種常見的“微投入”類型及其設計原理


 偏好標記型微投入:讓用戶教系統(tǒng)“理解他是誰”

 關鍵詞:點贊、收藏、標簽、停留行為、點擊行為
 特征:行為輕量、無強指令、可反映偏好路徑

 設計原理:

  • 每一次點贊/收藏/點開標簽,都會被系統(tǒng)記錄為“興趣信號”
  • 用戶通過無壓力行為“訓練”推薦系統(tǒng),逐步獲得“個性體驗”
  • 這種行為沉淀具有高度的“路徑依賴性”——用得越久越貼近需求,離開就要“重新訓練”

 典型案例:

產品 微投入行為 成果路徑
B站 點贊/一鍵三連 推薦更精準、自動續(xù)播算法更懂你
抖音 停留時長、劃走節(jié)奏 算法映射個性觀看偏好
小紅書 收藏 + “不感興趣” 精細過濾內容精度提升
 核心設計啟發(fā):微操作即標簽,行為即數據,體驗即反饋。

 情感綁定型微投入:讓用戶在“自己動手”中產生歸屬

 關鍵詞:頭像上傳、用戶名設置、初始問卷、興趣地圖
 特征:界面嵌入、節(jié)奏自然、默認選項輔助完成

 設計原理:

  • 用戶完成設定動作的那一刻,心理上將“產品人格化”并“自我投射”
  • 系統(tǒng)反饋會主動強調“你是誰” → 形成情緒綁定
  • 即便用戶未進行深度內容貢獻,也已在潛意識建立情感鏈接

 典型案例:

產品 微投入行為 情緒作用
Notion 設置頁面圖標 & 封面 強化“我空間”意識
飛書 頭像 + 團隊名 + 標語 成為“組織”的一部分
Keep 初始問卷:健身目標 引導目標綁定 + 路線個性化
核心設計啟發(fā):輕度設定不只是裝飾,是“身份綁定”

路徑依賴型微投入:用“行為歷史”鎖定未來決策

關鍵詞:歷史記錄、任務進度、半完成狀態(tài)、保存草稿 
特征:行為不可逆、進度顯性化、回退成本被感知

 設計原理:

  • 用戶一旦開啟某個行為路徑(如寫作/學習/課程/流程),系統(tǒng)記錄中斷點
  • 下次使用直接跳轉該路徑,引導其“繼續(xù)完成”
  • 若用戶中斷太久,系統(tǒng)主動提醒:“你已經完成 XX%,還差最后一步!”

 典型案例:

產品 微投入行為 成果設計
網易云課堂 完成課程 1/3 下次默認續(xù)播,提示“進度完成 XX%”
知乎寫作 自動保存草稿 回訪提醒“上次未發(fā)布內容”
Notion 自動打開上次頁面 激活“未完成任務”的心理預期
核心設計啟發(fā):進度本身即激勵,歷史即未來路徑線索

四、設計師如何判斷微投入設計是否生效?

你可以使用以下評估模型:
評估維度 關鍵問題 指標或驗證方式
參與門檻 用戶是否在無指導下完成微投入? 操作完成率 & 平均時間
影響感知 用戶是否察覺到行為帶來的變化? 推薦相關性提升、回訪點擊率
路徑閉環(huán) 微投入是否影響下一次體驗路徑? 上次行為 → 本次起點的行為延續(xù)率

五、總結:讓用戶“無意識綁定”的,是產品長期成功的關鍵

微投入設計不是通過控制用戶來獲得粘性,而是:
通過“設計可沉淀的輕行為”,讓用戶逐漸塑造出對產品的依賴結構,形成行為慣性和自我投射。
關鍵回顧:
  1. 偏好型微投入 = 建立個性化體驗
  2. 情感型微投入 = 綁定身份與情緒
  3. 路徑型微投入 = 強化完成預期
對設計師來說,思考微投入的意義在于:
不只是完成任務
而是讓用戶“參與構建自己的體驗”。
 

蘭亭妙微(m.73404.com.cn )是一家專注而深入的界面設計公司,為期望卓越的國內外企業(yè)提供卓越的大數據可視化界面設計B端界面設計桌面端界面設計APP界面設計圖標定制用戶體驗設計交互設計UI咨詢高端網站設計平面設計,以及相關的軟件開發(fā)服務,咨詢電話:01063334945。我們建立了一個微信群,每天分享國內外優(yōu)秀的設計,有興趣請加入一起學習成長,咨詢及進群請加藍小助微信ben_lanlan。

用戶體驗設計 | 為什么信息流比靜態(tài)頁面更容易讓人上癮?

杰睿 設計思維

如果你刷過小紅書、抖音、微博、知乎,應該有過這種體驗:
“再刷一條吧。” → “怎么已經半小時過去了?”

這種“明知道在浪費時間卻停不下來”的感受,其實并不偶然。它背后,是一整套圍繞信息流精心設計的機制,讓人“甘愿上癮”。

相比之下,傳統(tǒng)的靜態(tài)頁面就沒這么“勾人”了。它們信息結構清晰、入口有限、內容邊界明確,更多服務于“我來找答案”這種目標導向行為。

那為什么信息流這么容易讓人沉迷?我們可以從用戶心理、界面結構、內容分發(fā)這三方面來看。


一、信息流是“連續(xù)刺激”,靜態(tài)頁是“單點完成”

靜態(tài)頁面更像“報紙版面”:有主題、有結構、有起點終點。
而信息流就像“無限彈出的零食盒”:每滑一下都有新口味、新包裝、新驚喜。

這種“不斷刷新、不確定下一個會不會更好”的機制,正好擊中了心理學中的多巴胺獎賞系統(tǒng)

信息流的核心邏輯是:隨機獎勵 + 無限滾動 + 個性推薦
靜態(tài)頁面的邏輯則是:用戶主動查找 + 明確邊界 + 固定內容

前者誘導我們“持續(xù)探索”,后者完成任務后就離開。


二、信息流打破層級,引導的是“情緒決策”

靜態(tài)頁面遵循信息架構設計,層級清晰,點進去、再返回,用戶的注意力是線性的、有節(jié)奏的。
而信息流設計天然就是“去層級化”的:一個滑動手勢,跳轉話題、切換內容、觸達感官。你點開一個視頻,不需要知道它在哪一層目錄,也不用記得你剛剛看了什么。

這種“無上下文的內容跳躍”非常適合被動瀏覽、碎片時間、情緒消費。而這三點,正是人最容易做出非理性決策的時候。

簡單說,信息流不是讓你“學到什么”,而是讓你“感覺不錯”。


三、信息流的推薦是“適配人”,靜態(tài)頁是“適配結構”

傳統(tǒng)頁面是根據內容結構來安排信息(比如“產品介紹頁”“服務說明頁”),用戶是被動適應設計者的邏輯。

但信息流是根據用戶的行為畫像反向排列內容——你看得久,它就多推類似的;你喜歡貓,它就不推狗。甚至你一點點停留時間、手指滑動的節(jié)奏,都會被算法記錄并調整內容排序。

這就導致一個結果:

  • 靜態(tài)頁面看的是“內容本身”,你為獲取信息而來;

  • 信息流看的是“你自己”,內容是為你量身定做的糖衣炮彈。

當內容是為你而生,你很容易覺得“再多看一點也無妨”,從而形成依賴。


四、界面機制也在放縱你的“慣性”

信息流通常具備幾個讓人“停不下來”的機制:

  • 無限滾動:沒有“到底了”的提示,默認你會一直滑;

  • 弱層級結構:減少跳出成本,隨便看,隨便回;

  • 視覺密度高:每屏信息豐富,有圖有字有動效,抓人眼球;

  • 弱目的感強化:你不是來做任務的,只是“順手看看”,但一刷就是幾十條。

相比之下,靜態(tài)頁面往往:

  • 頁面到頂/到底就沒了;

  • 有明確任務目標(比如填寫表單、閱讀說明);

  • 需要點開再返回,跳轉成本更高;

  • 沒有實時更新和推薦,內容變化慢。

這些都讓靜態(tài)頁面更“克制”,而信息流則更“縱欲”。


五、信息流正在“吞掉”我們對結構的耐心

最值得警惕的是:信息流的沉迷機制,正在改變我們對“信息結構”的感知能力。

許多年輕用戶已經不太習慣通過目錄找信息,不愿花時間搞清頁面層級邏輯,更依賴系統(tǒng)“推”什么就看什么。
這對內容創(chuàng)作者和產品設計者提出了更高要求:如何在碎片化中保證核心內容被理解?如何讓產品既上癮又不失控?


寫在最后

信息流不是“邪惡”的,它確實提高了信息分發(fā)效率,放大了內容價值,甚至成就了很多創(chuàng)作者的職業(yè)轉型。但我們不能忽視它對用戶注意力、信息消費方式,以及產品設計邏輯的深刻改變。

信息流容易讓人上癮,因為它把內容變成了即時情緒反饋的工具,而不再是單純的知識承載體。

如果你是一位設計師、產品人或者內容創(chuàng)作者,不妨問問自己:

我們想讓用戶沉浸,還是只是沉迷


如果你對信息流設計、用戶注意力設計感興趣,歡迎在評論區(qū)一起交流觀點。也可以點個贊,我會繼續(xù)更新這類內容。

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界面設計優(yōu)化,為什么現在比以往任何時候都更迫切?

杰睿 行業(yè)趨勢

在數字產品扎堆的今天,用戶的注意力變得越來越短、耐心越來越低。如果你的產品界面讓人感到困惑、加載緩慢、層級復雜、找不到按鈕,那用戶很可能直接選擇“關掉”或者“換一個”。我們總說“用戶體驗很重要”,但真正把**“界面設計優(yōu)化”這件事提到戰(zhàn)略高度的產品團隊,并不多。**

但現在,是時候認真對待了。界面設計的優(yōu)化,不再只是“好不好看”的問題,而是“能不能活下去”的問題。


一、用戶習慣正在極速進化

移動端的普及讓用戶對“順手”“好懂”的需求越來越高。現在的用戶不再愿意學習你的產品邏輯——你不懂他們,他們也不會費勁來懂你。

這意味著:

  • 如果你的界面層級多,流程繞,用戶會直接流失;

  • 如果按鈕不明顯、反饋不清晰,用戶會產生挫敗感;

  • 如果關鍵任務(比如下單、確認、預約)不好完成,用戶干脆放棄。

優(yōu)化界面,就是在和用戶的“下意識”對話。


二、技術門檻降低,設計門檻提高

如今,做出一個功能完整的App比以前簡單得多,開源組件、低代碼平臺到處都是。但也正因為門檻降低了,用戶在體驗上的標準卻被“卷”上去了
大家對“設計”的要求,不再是“能用”,而是“好用”“順滑”“舒服”。

所以同類產品競爭激烈時,界面設計往往是影響轉化率、留存率的關鍵因素。


三、視覺雜亂 = 品牌崩塌

界面就是用戶認知你品牌的第一層皮膚。

你用的字體、顏色、圖標風格、動效節(jié)奏……都會在無形中塑造用戶對你的印象。如果這些元素雜亂、陳舊、沒有系統(tǒng)感,很容易讓用戶產生“不專業(yè)”“不信任”的心理預期。

界面不是裝飾,是信任。


四、優(yōu)化設計 ≠ 重做設計

很多團隊一聽到“優(yōu)化設計”,腦子里就開始浮現:
“啊是不是又要重構?”
“會不會影響開發(fā)節(jié)奏?”
“我們現在沒有設計資源……”

其實優(yōu)化界面不是推倒重來,而是通過系統(tǒng)性審視和小步迭代,在現有結構下做減法、做統(tǒng)一、做清晰

比如:

  • 簡化交互路徑,把3步壓縮成2步;

  • 明確CTA(Call to Action)按鈕位置,減少用戶迷茫;

  • 統(tǒng)一icon風格,讓界面更清爽可讀;

  • 去除堆疊信息,保留用戶最關心的內容;

這些優(yōu)化,對開發(fā)負擔小,但對用戶感知影響極大。


五、你不優(yōu)化,用戶就替你做選擇

“用戶教會我們尊重用戶。”這句話不是情懷,而是生存。

在產品不斷同質化的今天,任何一丁點的體驗差異,都可能決定用戶是否留下。而界面,是體驗感知的第一前線。
你不優(yōu)化界面,用戶就會用數據和流失告訴你——誰做得更好。


結語:設計不是錦上添花,而是業(yè)務底層邏輯的一部分

如果你在猶豫要不要優(yōu)化界面設計,可以問自己一個問題:

“我是否愿意為自己設計的產品買單?”

優(yōu)化界面,是對用戶的尊重,也是對產品的敬畏。它不是可選項,而是基本功。而這項基本功,越早打牢,產品越能走得長遠。


 

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人工智能 | 人工智能是否扼殺了用戶體驗中的系統(tǒng)思維能力?

杰睿 設計管理與成長

由 kikehey.com 設計
我們對人工智能所能帶來的所有好處感到眼花繚亂,由于這種技術“魅力”,我看到了許多好處,也看到了一些不那么積極的好處。

毫無疑問,人工智能將永遠伴隨我們。這項新技術的主要優(yōu)勢之一是,只需一個簡單的請求,幾分鐘內就能產生結果。幾年前需要幾個月才能開發(fā)完成的事情,現在只需幾秒鐘或幾分鐘就能完成。一個新時代已經到來,我們對技術的理解已經轉向更復雜、更快速、更“智能”的商業(yè)模式。

人工智能也已進入產品設計領域,使設計師能夠在幾分鐘內創(chuàng)建用戶界面。面對這種全新的創(chuàng)作體驗,許多設計師(包括我自己)不禁思考,這些新工具是否會很快取代設計工作,或者我們是否只需要掌握一些功能,就能在快速發(fā)展的科技市場中提升效率、增強吸引力。

科技公司對人工智能的炒作

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由 kikehey.com 設計
今天,各公司和全球科技界都在慶祝一個不超過四人的團隊如何在短短幾天內開發(fā)出一款數字產品和一家初創(chuàng)公司。

人工智能對科技行業(yè)來說并非新鮮事物。然而,自 OpenAI 出現以來,許多公司已經意識到,通過縮短任務與結果之間的時間差距,他們能夠為用戶創(chuàng)造新的潛在價值。流程自動化、數據重新解讀以及新的支持溝通渠道,都是公司認為對客戶極具價值的新優(yōu)勢。

“我們以AI為先”“AI賦能”似乎成了行業(yè)新的質量標簽。從某種程度上來說,這完全合情合理,因為我們身處競爭激烈的環(huán)境中,需要始終站在技術和全球對話的前沿。另一方面,這種炒作也可能被一些人視為一種時髦的營銷策略,企業(yè)利用這種策略來參與對話,卻沒有妥善管理技術,最終暴露出產品缺陷并欺騙用戶(例如Builder.io的案例)。

現在,采用和創(chuàng)建用于多任務處理的人工智能代理可能意味著支付多個人來完成同一項任務,或者節(jié)省可以投資于未來發(fā)展或價值主張的資金。

“我們需要用技術來解決這個問題,而不是用人”也是一個新的商業(yè)口號,表明公司已經開始將產品價值轉移到人工智能支持上,而不是人身上,到目前為止,這已經引發(fā)了裁員、部門重新劃分和新的職位描述創(chuàng)建,用較少的人力資源創(chuàng)造了新的公司活力。

產品設計界的人工智能炒作

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由 kikehey.com 設計
從設計到生產,新的應許之地如今驅使著設計師們開始全新的產品打造體驗。

正如我之前提到的,一些人工智能公司已經徹底改變了科技行業(yè)和我們的生活。產品設計也深受其影響,像 Lovable、Google Stitch 和 Figma 網站等新興公司和功能已經改變了設計思維,它們加速了實時界面從簡單輸入到具體化的實現,幾乎消除了像素、圖像到代碼源之間的轉換。

人工智能對設計師有何承諾?

作為一名設計師,我可以說,通過另一個領域,特別是工程團隊來實現想法一直都很有挑戰(zhàn)性。這種摩擦并非總是存在,但我們必須承認,由于多種原因,這種關系并不總是最有效的,包括路線圖不切實際、項目管理不善以及雙方估算不充分。那么,如果你有一個新的工具,可以消除“中間人,或者更確切地說,中間流程”會發(fā)生什么呢?

從設計到生產,這片新的“應許之地”如今正驅動著設計師開啟全新的產品構建體驗,重新定義所有現有的工作方式。即時基準測試、數據比對、功能參考、代碼驗證等等,如今已成為產品設計更堅實的基石。

這個幾乎成為現實的承諾對設計師來說是一件好事嗎?當然是的,因為正如我提到的,它使我們能夠縮小編碼差距并優(yōu)化研究時間,使我們能夠盡快創(chuàng)建想法或測試產品假設,而無需任何代碼。

但是所有這些好處怎么會對產品設計構成威脅呢?

產品設計師永遠存在的問題。

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由 kikehey.com 設計
出于某種原因,設計師常常避免從自上而下的角度考慮解決方案,而是傾向于專注于單一元素進行開發(fā)。

至少在我看來,設計師們有一個根深蒂固的習慣,那就是不把產品和用戶的挑戰(zhàn)作為一個整體來考慮。相反,他們傾向于把所有東西都簡化為一個結果:用戶界面,它涵蓋了所有可能影響產品和用戶體驗的元素。

學習從更廣闊的視角理解問題是年輕或中級設計師的一個潛在問題,在我看來,這種缺陷部分源于“快速交付”的理念,這種理念源于初創(chuàng)公司對敏捷性概念的誤解,他們?yōu)椴煌暾纳a制造有缺陷的產品找借口,僅僅因為他們需要不擇手段地將產品推向市場。我并不是說我們需要停止生產循環(huán),但擁有堅實的設計基礎將確保從一開始就擁有最佳的用戶體驗。這種缺失的技能就是系統(tǒng)思維。

這是什么技能?
系統(tǒng)思維是“一種通過考察復雜問題各個部分在更大系統(tǒng)中如何相互關聯來理解復雜問題的整體方法。它強調理解各個組成部分之間的關系和相互作用,而不是孤立地關注單個部分。”這個定義在產品設計中有意義嗎?我猜你認為有意義。然而,出于某種原因,設計師常常避免從自上而下的視角來思考解決方案,而是更傾向于專注于單個元素進行開發(fā),從而忽略了問題的全局。

為什么這項技能與產品設計息息相關?
想象一下,你被要求重新設計整個產品,從零開始打造一個新設計,或者引入新功能來提升銷量。解決這些挑戰(zhàn)有兩種方法:你可以立即著手解決方案,然后觀察產品和用戶的反應,并希望避免重新構建初始解決方案或過度設計(所謂的敏捷方法);或者選擇第二種選擇:構建一個你完全理解(或至少有所了解)這個新解決方案將如何影響更廣泛系統(tǒng)的解決方案。這樣,一旦你推出產品或改進,你就已經考慮了大多數可能的場景和行為,從而預測到錯誤、摩擦或極端情況。在短期或中期內,哪種選擇能讓你創(chuàng)造出更好的產品?

當你能夠從全局視角審視問題,將所有可能的環(huán)節(jié)都集中到一起時,你的決策將比僅僅關注問題的某個部分更有效。此外,隨著你獲得更廣闊的視角,能夠抓住別人可能忽略的機會,發(fā)現潛在的改進機會,你也能增強對戰(zhàn)略決策的自主性。

為什么人工智能最終可能會消除這種能力?

擁有“高質量”的界面和“簡單提示”的即時性,對我們來說無疑是天籟之音;想象一下,這將開啟多么無限的可能性。時間對公司至關重要;這一點毋庸置疑,但在設計中,時間也可能是一把雙刃劍。快速并不總是意味著高質量 當快速生產的承諾成為設計和產品質量的唯一標準時,復雜的設計思維就變得過時了。

更多背景信息:
人工智能便利的隱性成本:我們的思考能力——阮黃(Hoang Nguyen)《人工智能毀了寫作嗎?》——《作家之路》

正如所有新趨勢和技術進步一樣,我們全心全意地學習和探索與人工智能相關的一切,并對其所能帶來的所有好處感到眼花繚亂。由于這種技術“魅力”,我看到了許多好處,例如上述這些,也有一些不那么積極的好處,包括商業(yè)洞察力、深度流程分析以及系統(tǒng)思維等復雜的產品考量日益匱乏。

如今,各大公司和全球科技界都在慶祝,一個不超過四人的團隊,如何在短短幾天內就能開發(fā)出一款數字產品和一家初創(chuàng)公司。對我來說,這只是一個更復雜等式的一部分,必須用批判和更深入的眼光來看待。

在產品設計中,我觀察到一種模式,表明人工智能影響了我們對用戶和產品挑戰(zhàn)的理解。所有設計對話要么集中在工具上,要么集中在如何提示,要么集中在如何創(chuàng)建代理上,這本身并沒有什么不好,但似乎沒有人會停下來,先了解一下需要設計的東西的所有信息。

隨著這場技術革命的到來,我認為,在陷入全球性的快速盲目狀態(tài)之前,對這項技術如何使我們受益進行批判性思考至關重要,因為這種盲目性無疑會對我們產生長期影響。

如今,以創(chuàng)紀錄速度開發(fā)的產品和服務已成為新一代技術。然而,其中一些產品和服務缺乏深度的生態(tài)系統(tǒng)連接、清晰的目標或復雜的可擴展性(系統(tǒng)思維)。因此,在我看來,如果人工智能沒有得到良好的引導,它就只能淪為速度的空想。

中間立場

那么,如果人工智能就是速度,我們該如何有效地利用它而不遺漏重要的事情呢?答案是我們設計團隊迄今為止摸索出的一套簡單的工作流程。

理解/加速/建設

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這種簡單的結構讓我們理解了所有人工智能都可以成為我們的參與者,而不是反過來。這是一個三步工作流程,它為人工智能提供了一個可以最大限度發(fā)揮其潛力的空間,并使我們能夠從堅實的系統(tǒng)思維基礎開始構建產品。

理解

它指的是一個深度戰(zhàn)略階段,在采取行動之前,所有團隊成員都會了解參與規(guī)則、背景、挑戰(zhàn)或依賴關系,以確保清晰的方案。在這個階段,復雜思維至關重要,識別項目的所有組成部分(系統(tǒng)思維)將使我們更加高效。

加速

在這里,人工智能是主角;產品角色的界限模糊了:設計師、產品經理和開發(fā)人員放下各自特定的角色任務,齊心協力地協作。工具、集成、提示和軟件可以更快地產生結果。因此,產品答案預示著一條可遵循的路徑。與我們過去使用的工作流程相比,這個階段優(yōu)化了時間差距。

在這個階段,按角色劃分的專門任務消失了,知識的融合模糊了傳統(tǒng)角色之間的界限;基本上,我們都可以做所有事情。

這里有一個簡短的免責聲明:此階段的結果不是最終交付成果,而是一個可供討論的開始想法;這樣,當下一階段到來時,我們會保持更詳細、更安全的開發(fā)標準。

更多背景信息:
設計師:一年后我們都將成為設計工程師——Ted Goas

建筑

借助人工智能的優(yōu)勢,我們完成了快速的信息搜索,現在是時候像我們習慣做的那樣,基于可靠的信息構建產品了。

我今天的學習(仍在進行中)

首先,人工智能不是一種可交付成果;它是一個任務加速器,話雖如此,我們明白它不是產品構建的核心,而是流程中的一個步驟。

我們的工作、知識和愿景非常寶貴,因此我們利用人工智能更快地取得成果,但我們的標準仍然指導我們的決策。

我們不會被各種類型的工具和方法所迷惑;我們正在嘗試并決定哪種方法更適合我們的需求;我們將其視為一項新技術,而不僅僅是一種新潮的潮流。

快速并不總是意味著質量,而且它不應該是唯一的產品承諾。

越簡單越好。我們的工作動態(tài)應該簡潔明了,沒有不必要的步驟。

 

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設計工具 | 7 種工具助您實現 Figma 工作流程的自動化

杰睿 設計資源

Figma 是設計師的游樂場,但有時感覺滑梯壞了,沙盒里充滿了錯誤。

你懷著設計精美作品的崇高目標打開文件……然后花了 90 分鐘調整按鈕、命名圖層,還和自己爭論字體大小。真有意思!

值得慶幸的是,有一些工具可以幫我們擺脫這種緩慢瘋狂的循環(huán)。這些工具可以幫我們處理那些無聊、重復的工作,這樣你就可以真正專注于設計,也就是你擅長的部分。

以下 7 種工具可自動化您的 Figma 工作流程。

1. MadeinFigma:跳過無聊的東西

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MadeinFigma.com 網站模型

讓我們從最明顯的開始。

MadeinFigma專為那些厭倦了第 47 次設計相同登錄屏幕的人而設計。它包含預置的產品套件、UI 組件、網站版塊、儀表板和產品流程。

從真實完成的布局開始,然后逐步構建,無需拖拽矩形框耗費三個小時。只需復制粘貼、調整,即可完成。

它不僅節(jié)省時間,還能讓你把腦力投入到實際問題上,比如如何為客戶設計一個美觀的身份驗證流程。

2. 內容卷軸:別再輸入“John Doe”了

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ContentReel 模型

你正在填寫表格。你需要一些示例姓名、郵箱、頭像和地址。你盯著屏幕。你的大腦卻無法想象出一個令人信服的虛擬人物。

這就是Content Reel發(fā)揮作用的地方。它會立即用真實的數據填充您的設計,這樣您就不必再假裝每個用戶都被命名為“測試用戶 3”。

使用它來插入看起來真實、行為真實的內容,并且不會讓您的 UI 看起來像是在真空中制作的。

3. Autoflow:輕松連接屏幕

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AutoFlow 模型

想要繪制流程圖嗎?厭倦了在 18 幀之間手動繪制箭頭嗎?

Autoflow可以自動完成這一切。選中兩個框架,砰,連接線就畫好了。這是 Figma 嚴重缺失的智能連接工具。

它非常適合展示用戶旅程,而不會讓您的畫布看起來像舊的犯罪調查委員會。

4. Similayer:像老板一樣管理你的圖層

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Similayer 模型

你的 Figma 文件有 300 個圖層。你想更改所有按鈕的顏色。手動選擇它們是一種數字自殘。

Similayer允許你選擇所有具有相同屬性的圖層,例如文本樣式、填充、描邊等。只需單擊一下,即可將所有圖層整合在一起進行編輯。這真的很讓人滿意。

使用它來進行清理、批量編輯,或者在周一早上感受強大的力量。

5. Iconify:無盡圖標,零遺憾

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Iconify 模型

沒有 Iconify 的設計就像沒有清單去買東西。你以為你會記得你需要什么,結果回來時卻只帶了一罐豆子,心中充滿了深深的恐懼。

Iconify讓您無需離開 Figma 即可訪問超過 100 個圖標集,包括 Material、Feather、FontAwesome 等。

非常適合當您的設計尖叫“在這里添加一個圖標”時,您尖叫著回答“哪一個?!”

6. FigGPT:讓人工智能來做

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FigGPT 模型

我們生活在人工智能時代,老實說,我們最好也傾向于人工智能時代。

FigGPT是一個 AI 插件,它可以幫助生成占位符副本、建議布局想法,甚至在你的大腦退出聊天時命名你的框架。

它并不完美。它仍然把按鈕叫做“請點我”。但在截止日期前,它是個不錯的數字伙伴。

7. Design Lint:捕捉你錯過的東西

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設計 Lint 模型

你知道嗎,當你完成設計,準備展示的時候,有人指出你的行高正好有一幀不對嗎?是的,我也遇到過這種情況。

Design Lint會檢查您的文件是否存在不一致、缺少樣式、未鏈接的元素、異常顏色,這樣您就不會在下次審核中受到批評。

這就像一個一絲不茍的實習生,他唯一的目的就是指出你的錯誤,但是很客氣。

提示:不要讓自動化讓你變得懶惰

這些工具可以提供幫助,但它們并不能取代實際的品味和判斷。

使用自動化可以節(jié)省時間,減少錯誤,避免重復做 400 次相同的任務。但仍然需要檢查間距。仍然需要調整字體排版。仍然需要進行一些巧妙的設計,讓最終產品更具人性化。

因為雖然機器人很擅長替換你的 lorem ipsum,但它們仍然無法決定你的號召性用語應該是“立即購買”還是“開始旅程”。

 

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高端界面設計 | 數字產品 | Platformcraft-俄羅斯商業(yè)云存儲產品

杰睿 大數據可視化設計文章及欣賞

 

Platformcraft 是一款來自俄羅斯的商業(yè)級云存儲產品,致力于為企業(yè)提供穩(wěn)定、安全且高效的文件管理與協作服務。其品牌視覺以字母“P”與云的圖形結合為核心,簡潔而富有科技感,象征著平臺(Platform)與云端(Cloud)之間的高度融合。

從設計語言來看,Platformcraft 的標志設計強調結構感與數字秩序:

  • 標識構建基于幾何網格,提升在不同尺寸與場景下的可識別性;

  • 色彩采用深藍與漸變紫,傳達出專業(yè)性與技術前沿感;

  • 在圖標使用上,適配度極高,無論是在 Dock 欄、移動端應用或印刷場景中都保持極佳的清晰度與一致性。

這套視覺系統(tǒng)不僅提升了品牌辨識度,也為其云服務產品賦予了可信賴的第一印象,是典型的“技術驅動 + 品牌精致化”結合的典范設計。

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產品開發(fā) | 超級智能體之后是什么?垂直AI產品是一個方向

杰睿 行業(yè)趨勢

如何打造“流程深度綁定”的垂直領域AI產品?|從交互與UI設計角度深入解析

一款好的AI工具,不應該只是“出結果”,而應該“帶用戶走完整個任務流程”。
本文從交互設計與用戶體驗角度,詳解如何打造深度融合用戶流程的垂直領域AI產品。


一、什么是“流程綁定型AI產品”?

隨著AI工具的快速發(fā)展,很多產品停留在“工具層”:比如“AI寫PPT”、“AI改簡歷”、“AI出海報”等。但用戶常常用過即走,沒有復用與黏性

相反,那些真正有沉淀價值的AI產品,往往具備兩個特點:

  • 專注垂直任務:服務某個行業(yè)、崗位、具體業(yè)務場景

  • 流程級融合:不是外掛式調用,而是完整嵌入用戶任務流程中

我們稱之為——流程綁定型AI產品

比如 Notion AI、飛書智能助手、LegalMind(法律AI)、Copy.ai 等,它們在業(yè)務閉環(huán)中持續(xù)賦能,成為流程的“原生一部分”。


01|AI產品別光想著“聰明”,先看清用戶到底在干嘛

說得再直接點:
別管你用的是GPT-4.5還是Llama 87.9,用戶根本不在意你模型多牛,只關心一件事:

“我這個事,到底能不能靠你省事搞定?”

所以別上來就是“AI能力墻”或者“萬金油輸入框”,而是得先搞清楚一件事:
你的用戶每天的任務流是怎樣的?他們到底要完成什么?中間的決策點、阻力在哪?

舉個例子:

假如你做的是一款企業(yè)月報生成工具,那用戶的任務流可能是:

  • 拉數據(煩)

  • 編排結構(亂)

  • 寫文案總結(難)

  • 美化排版(懶)

你就不能只提供“自動生成一段月報文案”,這太淺了。
你得:引導他們一步步把數據丟進來、智能推薦結構、按模塊生成內容、順手美化導出——這是流程綁定。

AI不是一個功能,是一條任務線。


02|不要把AI“外掛”到流程上,要“嵌進去”

很多AI產品失敗的原因,就在于它像個外掛一樣掛在任務之外。

舉個反例:
一個做招聘平臺的AI工具,是這樣用的:

用戶打開平臺 → 找到JD → 復制去AI工具里生成JD → 復制回來貼上

體驗感很像:“我還得背著你走一圈”。結果當然沒人想用第二次。

相反,你要做的是:

  • 用戶打開JD編輯器,就自動彈出“推薦崗位結構”

  • 輸入一句話,AI就按企業(yè)調性生成多段內容

  • 用戶選中一句,旁邊出現“調正式 / 更親民”按鈕,一鍵改風格

  • 寫完自動保存為“我司風格模板”,下次復用

流程從始至終,AI在里面,不是外掛。這才叫“深度綁定”。


03|任務主線驅動交互,而不是把功能塞滿界面

現在很多AI產品的界面,打開后像個大型工具箱。

左邊是“寫文案”、右邊是“生成PPT”、中間是“靈感噴泉”,每個功能都能點,但就是不知道從哪開始。

 給你個建議:

把AI交互改造成“任務向導”,像游戲里的主線任務一樣,一步步做完。

比如你做一個活動策劃生成工具,可以這樣引導:

  1. 你這次是“品牌種草”還是“促銷引流”?

  2. 那目標平臺是什么?預算多少?

  3. 好了,這是3個推薦結構模板,點一個試試

  4. 已生成文案,是否想自動配圖、生成小紅書排版?

用戶跟著這條主線走完,感覺不是“我在用工具”,而是“它在幫我把事搞定”。


04|讓AI“像個搭檔”,而不是“來干掉你”

現在大家對AI又愛又怕:

  • 愛它快

  • 怕它亂說話、沒腦子、太自信

所以一個非常關鍵的體驗點是:“可控感”。你得讓用戶感覺:

AI聰明,但我說了算。

幾個特別實用的設計點:

  • 輸出內容用卡片形式包裹,加個小角標:“AI建議”,用戶心理就沒負擔

  • 每段建議旁邊加按鈕:改口氣 / 換一種說法 / 展開寫寫,強化交互

  • 加入“思考中…”的動態(tài)反饋,別秒出,0.8秒剛剛好。人腦需要緩沖

  • 允許回滾、撤銷、存為模板,這不只是功能,是信任感來源

記住:AI不是來“替你做決定”的,而是“協助你把決定做得更靠譜”。


05|UI到底能不能讓AI更可信?別停留在表面

很多人說AI產品的UI就做個打字動畫、用灰色背景、加個圓頭像就完事了。

這說實話,是太低估UI的能力了。
UI不是來“美化AI”,是用來建立信任、節(jié)奏感、角色感的。

舉兩個小誤區(qū):

  • 打字動效做得太快,像在背稿,反而不可信

  • 顏色太鮮艷,用戶以為你在“推銷”這個建議,不是提供幫助

正確的做法是:

  • 使用中性色(淡藍 / 淡紫 / 柔灰)作為建議背景,語氣溫和但明確

  • AI輸出卡片左上角標記來源:“根據你輸入的品牌調性自動生成”

  • 鼠標 hover 顯示輔助操作,不打擾主流程

  • 用戶編輯后,可標記“此版本被采納”,讓AI學會風格(哪怕假裝)

信任感 = AI行為 + UI語境 + 可控反饋的組合。
不是裝出來的,是一步步搭建出來的。


06|別急著炫技,把“能留下來的東西”做好

做AI產品,最怕的不是沒功能,而是:

用戶每次用都得從頭來一遍,沒沉淀、沒積累。

建議你在設計時,就考慮兩件事:

  • 這次任務完成后,有沒有什么可以自動變成資產?比如生成的內容、結構、模板、提示語等

  • 下次用戶來,是不是能基于上次留下的東西繼續(xù),而不是重新開始?

實例:

  • 寫了一篇月報,AI自動抽取結構保存為“我司月報模板”

  • 寫的文案被用戶改了,系統(tǒng)提示“是否保存為個人表達風格”

  • 用戶輸入一句話,AI根據過往使用記錄給出更貼合的結果

做到這些,用戶越用越順手,越用越有粘性。你這個產品就不是工具,而是“習慣”了。


最后,幾點真心話總結:

  1. 不要炫AI,而要讓AI幫用戶完成事,順著流程嵌進去。

  2. UI不是裝飾,而是信任與協作感的建構者。

  3. 流程綁定型AI的本質:不是做功能集合,而是做“任務協作系統(tǒng)”。

  4. 你設計的不是界面,是用戶在這個流程里“越來越厲害”的過程。

 

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